LiDAR를 활용한 DBH 및 AGB 추정 모델 개발

임채준1*, 박찬영1, 이승용1, 강진택1, 박정묵1, 서연옥1

(1국립산림과학원 산림경영연구과)

Development of Estimation DBH and AGB Models Using LiDAR

Chae-Jun Lim1*, Chan-Young Park1, Seung-Yong Lee1, Jin-Teak Kang1,

Jeong-Mook Park1, Yeon-Oak Seo1

(1Forest Management Divsion, National Institute of Forest Science)

요약: 기후변화 대응을 위한 탄소중립 정책 강화로 산림 탄소흡수량 산정에 관한 연구가 요구되고 있으나, 대면적 산림을 대상으로 한 정밀한 산정체계 구축에는 여전히 한계가 존재한다. 이에 본 연구는 정밀 산림측정 기술인 라이다(LiDAR) 센싱을 활용하여 추출한 수고(H), 수관면적(CA)을 이용하여 흉고직경(DBH)과 지상부 바이오매스(AGB)를 추정하는 상대생장식 및 머신러닝 모델을 개발하고 적용성을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상지는 제주도 서귀포시 한남시험림 내에 위치한 삼나무림이다. 상대생장식 및 머신러닝 모델 개발을 위한 학습 및 검증 데이터는 지상라이다(TLS) 기반으로 측정한 419본의 H, CA, DBH와 기존 부위별 바이오매스 추정식을 적용하여 산정한 AGB로 구성하였다. 이를 바탕으로 H와 CA를 독립변수로 하는 3가지 유형의 상대생장식과 4가지 머신러닝 알고리즘(Random Forest(RF), Support Vector Machine(SVM), Gradient Boosting(GB), Gaussian Process Regression(GPR))을 적용하여 예측 모델을 구축하였다. 개발한 모델 중 최적 모델을 선정하여 드론라이다(ULS)로 촬영한 한남시험림 일원(11.6ha, 6,278본)에 적용하여 전체 AGB를 추정하였다. H와 CA를 통합한 상대생장식은 DBH(59.3%)와 AGB(45.9%)의 변동성을 설명하였으며, 머신러닝 모델에서는 SVM이 DBH(59.4%), RF가 AGB(47.8%)의 변동성을 가장 높게 설명하였다. 성능이 가장 우수한 SVM를 이용하여 추정한 DBH는 30.4±6.0㎝이고 RF를 이용하여 추정한 AGB는 2,886.7tons이다. 본 연구에서 개발한 모델은 DBH와 AGB 변동성의 약 절반 수준을 설명하였으나, 머신러닝 모델은 일정 수준 이상의 성능을 확보하여 개선 가능성을 확인하였다. 향후 성능 향상을 위해 다양한 독립변수를 추가적으로 확보한 모델 개발이 요구되며, 이를 통해 정밀 산림자원 관리 및 탄소중립 정책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: With the strengthening of carbon neutrality policies in response to climate change, studies on the estimation of forest carbon sequestration have become increasingly necessary. However, precise estimation systems for large scale forest areas are still limited. This study aimed to develop and evaluate the applicability of allometric equations and machine learning models for estimating diameter at breast height(DBH) and aboveground biomass(AGB) using tree height(H) and crown area(CA) extracted from LiDAR data. The study area is a Cryptomeria japonica stand located in the Hannam Experimental Forest in Seogwipo-si, Jeju Island. The training and validation datasets for developing the allometric equations and machine learning models consisted of 419 trees measured using terrestrial LiDAR(TLS) for H, CA, and DBH, as well as AGB estimated by applying existing component based biomass equations. We constructed prediction models by applying three types of allometric equations with H and CA as independent variables and four machine learning algorithms(Random Forest(RF), Support Vector Machine(SVM), Gradient Boosting(GB), Gaussian Process Regression(GPR)). The best performing model was applied to UAV LiDAR(ULS) data covering the Hannam Experimental Forest(11.6ha, 6,278trees) to estimate the total AGB. The allometric model integrating H and CA explained the variations in DBH(59.3%) and AGB(45.9%). Among machine learning models, SVM explained the highest variation in DBH(59.4%) and RF explained the highest variation in AGB(47.8%). The mean DBH estimated using the SVM was 30.4±6.0㎝, and the total AGB estimated using RF was 2,886.7tons. Although the models developed in this study explained approximately half of the variability in DBH and AGB, the machine learning models showed a certain level of performance indicating their potential for improvement. The development of models incorporating additional independent variables is required to enhance performance, which is expected to contribute to precise forest resource management and the establishment of carbon neutrality policies.

keywords: LiDAR, Allometric Equations, Machine Learning, AGB